数据无法发挥“无形资产”的价值

时间：2022-05-12 11:22:49

有些企业已有多年的业务线上化的历史，但是数据利用程度不高，缺乏相关的体系化的业务分析模型，导致数据无法发挥“无形资产”的价值，无法为企业经营决策起到辅助性的作用。通过智能分析决策解决方案能够为企业充分释放数字化生产力。

业务分析：此类分析由业务部门发起，提交给分析师执行，最终结果交付给业务部门。此类分析一般在最终的价值发现环节效率较高，问题的针对性较强。数据分析：此类分析由数据部门发起，最终结果视具体情况可能提高给业务部门或者管理层。由于此类分析的视角不同于业务分析，在最终的价值发现和实现环节需要与业务部门的深入沟通。同时，也正是由于视角不同，会经常发现业务部门没有发现或者忽视的问题。

而这些主要受公司的业务模式和业务需求的影响。说白了，业务模式越简单、越清晰，数据分析越容易出成果。因为简单的业务模式能显著减少数据分析师学习业务的成本。分析体系和框架也会简单明了，在分析时需要考虑的影响因素就越少。而价值链短业务模式更容易让分析主题直接与业务收益挂钩，更容易让数据分析成果变现。而分析需求越稳定，就可以给分析师更多的时间深入研究下去，不断迭代，最终产出更大的价值。分析需求越清晰，花在需求讨论中的时间就越少，最终分析成果被转化的可能性就越大。

经过数据分析辅助需求分析工作，形成了对业务的改进优化，包括对事业单位人员和信息资源的合理分配，并提高了审批系统多部门用户服务体验的改进。也促使更多的行政审批业务和服务发现机会。数据分析帮助工作人员发现日常管理中的漏洞，并发现新的业务机会，两者相辅相成，创造了更佳的营商服务价值。

数据分析定义：数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值并实现价值的过程。对于数据分析而言，很多同学会实现价值的过程忽略，认为数据分析是发现有价值的内容就已经结束的。但是能把事情落地并且实际产生了效益但是数据分析真正价值的体现。

对于专业公司来说，客户的期望仅在客户满意度上是难以回答的。因此我们了解客户的期望结果，帮助他在认识客户的同时帮助他尽可能规避实际产出，并通过项目工程实现增值收益。本期报告将结合市场成交情况，通过统计数据分析和分析客户给企业带来的成交价值，判断目前企业出售产品的质量，针对性和可操作性，分析客户对整个企业产品的增长幅度，以及客户对企业的价值保护情况。

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